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Panuwat Dangsungnoen |
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俄罗斯康德波罗的海联邦大学与南方联邦研究所的研究团队联合开发出一款人工智能模型，可实现胰腺癌的早期检测。胰腺癌通常在晚期才被确诊，此时治疗难度极大、五年生存率仅约9%。得益于这项新技术，即便是微小肿瘤也有望被及时识别。该成果发布于康德波罗的海联邦大学 官网，该校为TV BRICS合作伙伴。
该系统基于U-Net神经网络架构，可自动分析计算机断层扫描（CT）影像，实现病灶的精准识别与定位。
"该诊断模型展现出优异性能：Dice相似系数达70%，总体准确率88%，灵敏度与特异度均达到98%，"康德波罗的海联邦大学高等技术研究所教授米哈伊尔·尼基京介绍道。
该工具定位为放射科、肿瘤科及外科医生的辅助决策系统，旨在加速医学影像分析流程——这一环节通常耗时较长且对专业经验要求较高，同时降低漏诊潜在肿瘤的风险。系统并非替代医生，而是通过提升诊断质量与效率，为临床工作提供有力支持。
该模型的优势在于功能集成度高：支持影像预处理、具备自学习能力，并可生成直观的结果可视化界面，便于快速融入临床工作流。
研究团队计划通过引入更多临床数据、拓展可识别肿瘤类型，以及与磁共振成像（MRI）、超声检查（US）等多模态影像技术融合，持续优化系统性能。下一步将在多家医疗中心开展多中心临床验证。
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